Kategorie: Data Governance

Zentraler Punkt der Kategorie Data Governance ist die Datenstrategie, die Ihre Datenziele und Vorgehensstrategie abbildet. Mit ihrer Hilfe werden Verantwortlichkeiten geklärt, Rollen definiert und Prozesse standardisiert. Die Data Governance bietet darüber hinaus hilfreiche Instrumente wie z. B. die Einführung eines Data Catalogs. Diese sorgen für eine transparente Sicht, die Qualität und den reibungslosen Umgang mit Daten.

Hindernisse für eine erfolgreiche Einführung von Data Governance

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Data Governance
Hindernisse bei der Einführung von Data Governance vermeiden

Data Governance stellt einen wesentlichen Bestandteil jeder Organisation dar, die mit Daten arbeitet. Die Festlegung von Richtlinien, Verfahren und Leitlinien stellt sicher, dass Daten sowohl effektiv, effizient als auch sicher verwaltet werden. Die erfolgreiche Einführung von Data Governance stellt jedoch oftmals einen komplizierten und schwierigen Prozess dar. Viele Hindernisse, die dem Erfolg im Wege stehen können, gilt es zu umschiffen. In diesem Artikel erörtern wir einige der Hindernisse für eine erfolgreiche Data-Governance-Einführung – und erklären, auf welche Weise diese vermieden werden können. 

Hindernis fehlendes Sponsoring durch die Geschäftsleitung 

Eines der größten Hindernisse für eine erfolgreiche Data-Governance-Einführung ist die fehlende Unterstützung durch die Unternehmensleitung. Die Zustimmung der obersten Führungsebene ist unerlässlich, um mit der Initiative erfolgreich zu sein. Ohne das Go der Unternehmensleitung ist es unwahrscheinlich, dass die Initiative die notwendigen Ressourcen, Mittel und Aufmerksamkeit erhält. 

Finden Sie einen starken Sponsor auf Führungsebene, der sich für den Erfolg der Initiative einsetzt. Dabei sollte es sich um eine einflussreiche Person handeln, die in der Lage ist, Ressourcen zu sichern und Entscheidungen zu treffen. 

Unklare Ziele und Umfang der Data Governance Einführung 

Das Fehlen klarer Ziele und eines klaren Geltungsbereichs stellt ein weiteres Hindernis für eine erfolgreiche Einführung von Data Governance dar. Nicht selten ist Data Governance ein komplexes und überwältigendes Unterfangen. Umso wichtiger ist es, die Ziele und den Umfang der Initiative klar zu definieren. Auf diese Weise lassen sich Anstrengungen und Ressourcen besser bündeln. Außerdem wird sichergestellt, dass alle an der Initiative Beteiligten auf dieselben Ziele hinarbeiten. 

Eine klare und präzise Erklärung zum Umfang, in der die Ziele und Ergebnisse der Initiative dargelegt sind, ist hilfreich. Diese Erklärung sollte allen Beteiligten klar mitgeteilt werden. Sie ist regelmäßig zu überprüfen und sollte bei Bedarf überarbeitet werden, damit sie relevant und aktuell bleibt. 

Mangelnde Datenqualität als weiteres mögliches Hindernis 

Als ein weiteres bedeutendes Hindernis für eine erfolgreiche Data-Governance-Einführung ist die Datenqualität zu benennen. Data-Governance-Initiativen zielen darauf ab, die Datenqualität zu verbessern – wenn die Daten jedoch von vornherein von schlechter Qualität sind, wird die Initiative kaum Fortschritte erzielen. Schlechte Datenqualität ist oftmals ein Grund, um das Vertrauen in die Initiative zu untergraben. 

Daher muss, noch bevor überhaupt eine Data-Governance-Initiative gestartet wird, unbedingt die Qualität der Daten bewertet werden. Die Ziele dieser Bewertung: alle Probleme mit der Datenqualität zu ermitteln und einen Plan zu deren Behebung entwickeln. Dieser Plan sollte die Erstellung von Datenprofilen, Datenbereinigung und Datenanreicherung umfassen. 

Widerstand gegen Veränderungen 

Der Widerstand gegen Veränderungen ist ein häufiges Hindernis für viele organisatorische Initiativen, ein Klassiker – und Data Governance bildet da keine Ausnahme. Der Widerstand gegen Veränderungen zeigt sich in vielerlei Gestalt, darunter Skepsis, passiver Widerstand und aktive Opposition. Die Überwindung von Widerständen erfordert eine klare und überzeugende Argumentation für den Wandel und ein effektives Change Management. 

Mit einem umfassenden Plan für das Veränderungsmanagement kommt es gar nicht erst zu Widerständen und Opposition, Er sollte eine klare Kommunikationsstrategie, einen Plan für die Einbeziehung der Interessengruppen und einen Schulungsplan umfassen. Dieser Plan sollte so gestaltet sein, dass er die Anliegen und Bedürfnisse aller Beteiligten berücksichtigt. Auch er sollte regelmäßig überprüft und überarbeitet werden, damit er relevant und effektiv bleibt. 

Fehlende Ressourcen als Hindernis 

Data-Governance-Initiativen erfordern erhebliche Ressourcen, einschließlich Zeit, Geld und Fachwissen. Ein Mangel an Ressourcen wird ein erhebliches Hindernis für eine erfolgreiche Data-Governance-Einführung darstellen.  

Mit einem umfassenden Ressourcenplan, in dem die zur Unterstützung der Initiative erforderlichen Ressourcen aufgeführt sind, kommt es gar nicht erst zu diesem Hindernis. Der Plan sollte Personal-, Finanz- und Technologieressourcen umfassen. Ferner sollte er potenzielle Finanzierungs- und Unterstützungsquellen aufzeigen, z. B. Zuschüsse oder Partnerschaften. 

Hindernisse erkennen, Erfolgschancen erhöhen 

Die Einführung von Data Governance kann ein schwieriges und komplexes Unterfangen sein. Wenn Unternehmen jedoch die wichtigsten Hindernisse erkennen und beseitigen, können sie ihre Erfolgschancen erhöhen. Der Schlüssel liegt in der Entwicklung eines umfassenden Plans, der klare Ziele, einen genau definierten Umfang, effektives Änderungsmanagement und ausreichende Ressourcen umfasst. Anhand dieser Richtlinien können Unternehmen effektive Data-Governance-Verfahren einführen, die ihnen dabei helfen, ihre Daten effektiv, effizient und sicher zu verwalten. 

Damit Data Governance nicht zum Hindernis wird.

Petermann Brandt.

Kontakt

Wie Data Governance Kosten senken kann

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Data Governance
Auf welche Weise Data Governance die Kosten von Unternehmen senken kann

Data Governance ist ein wesentlicher Aspekt der Datenverwaltung, der Unternehmen dabei hilft, den Wert ihrer Daten zu maximieren. Sie gewährleistet die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten im gesamten Unternehmen. Im Folgenden zeigen wir die Potenziale von Data Governance auf und erläutern die daraus resultierenden Möglichkeiten, die Kosten von Unternehmen erheblich zu senken. 

Kosten für die Datenspeicherung mit Data Governance senken

Ohne Data Governance liegen Unternehmensdaten oft in redundanter, veralteter oder trivialer Form (ROT-Daten) vor. Eine passgenaue Data Governance hilft dabei, diese ROT-Daten zu identifizieren und zu beseitigen. Eine Senkung der Kosten für die Datenspeicherung ist das Ergebnis. 

Kosteneinsparungen durch verbesserte Datenqualität

Data Governance ist ein erheblicher Faktor für die Verbesserung der Datenqualität. Indem sie Datenstandards, Richtlinien und Verfahren festlegt, trägt Data Governance wesentlich zur Verringerung von Datenfehlern und -inkonsistenzen bei. Geringerer Arbeitsaufwand in Form von weniger Nacharbeit und einer besseren Entscheidungsfindung sorgen für deutlich geringere Betriebskosten. 

Bessere Einhaltung von Vorschriften

Unternehmensdaten müssen stets in Übereinstimmung mit rechtlichen und behördlichen Anforderungen verwaltet werden. Data Governance senkt das Risiko von Strafen bei Nichteinhaltung und verringert die damit verbundenen Kosten. 

Höhere Produktivität

Data Governance legt fest, wer für die Verwaltung von Daten zuständig ist und wie sie verwaltet werden sollen. Dadurch werden datenbezogene Prozesse rationalisiert, was im Gegenzug zu einer höheren Produktivität und Effizienz führt. 

Geringere IT-Kosten 

Eine solide Data Governance verringert die Notwendigkeit kostspieliger IT-Eingriffe wie Datenbereinigung und -abgleich. Das senkt die IT-Kosten – und verbessert gleichzeitig die Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten. 

Verbesserte Kundenerfahrung 

Eine bessere Datenqualität und ein verbessertes Kundenerlebnis hängen eng miteinander zusammen. Kundenzufriedenheit, -treue und -bindung erhöhen sich dank besserer Datenqualität merklich. Die Kosten durch geringere Kundenabwanderung sinken, höhere Einnahmen winken. 

Verbessertes Risikomanagement 

Data Governance kann dabei helfen, datenbezogene Risiken, wie z. B. Datenschutzverletzungen oder Datenverluste, zu erkennen und zu bewältigen. Erhebliche finanzielle und reputationsbezogene Kosten werden weitestgehend vermieden. 

Kosten senken mit einer Vielzahl von Methoden 

Die Möglichkeiten, mit Data Governance Kosten zu senken, lassen sich mit einer Vielzahl von Methoden erzielen. Sei es die Berechnung von Einsparungen bei den Speicherkosten, die Analyse von Fehlerquoten und Nachbearbeitungskosten. Auch die Überwachung der Einhaltung von Vorschriften und der damit verbundenen Strafen tragen deutlich zur Kostensenkung bei. Die Verfolgung der Kundenzufriedenheit und der Kundenbindungsraten ist ein nicht unerheblicher Faktor in den Unternehmensbilanzen. 

Experten für Data Governance

Mit Petermann Brandt eine solide Data Governance etablieren.

Kontaktformular

Wie IT-Architektur und Data Governance zusammenhängen 

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Data Governance
Wie IT-Architektur und Data Governance zusammenhängen

Die IT-Architektur spielt im Zusammenhang mit Data Governance eine entscheidende Rolle, um eine effektive und effiziente Datenverwaltung zu gewährleisten. Als IT-Architektur bezeichnet man den Entwurf und die Struktur der IT-Systeme und -Infrastruktur eines Unternehmens, einschließlich Hardware, Software, Netzwerke und Datenbanken. Je effektiver sie ist, umso besser können Data-Governance-Richtlinien und -Verfahren in ordnungsgemäßer Weise implementiert und durchgesetzt werden. 

Die Beziehung zwischen IT-Architektur und Data Governance 

Die Beziehung zwischen beiden Bereichen ist im Prinzip zweigeteilt. Auf Grundlage der IT-Architektur werden Richtlinien und Verfahren für die Data Governance aufgebaut. Sie bestimmt, wie Daten in einer Organisation erfasst, gespeichert, verarbeitet und gemeinsam genutzt werden. Damit Daten ordnungsgemäß gesichert werden, nur befugten Personen zugänglich sind und den einschlägigen Gesetzen und Vorschriften entsprechen, ist eine gut konzipierte und wirkungsvolle IT-Architektur wichtig. 

Was macht eine gut konzipierte IT-Architektur aus? 

Zu einer gut konzipierten IT-Architektur zählen beispielsweise Datenspeichersysteme, die eine Verschlüsselung und Zugriffskontrolle ermöglichen. Auch Netzwerke, die Daten sicher übertragen, zählen dazu. Darüber hinaus sind Datenbankmanagementsysteme zu nennen, die Prüfprotokolle und andere Funktionen zur Einhaltung von Vorschriften bereitstellen. Mit diesen technischen Möglichkeiten gestalten Richtlinien und Verfahren zur Datenverwaltung den Schutz und die Qualität von Daten in effektiver Weise. 

Mit Data Governance die IT-Architektur regeln 

Im Rahmen der allgemeinen Data-Governance-Bemühungen ist es nötig, die Architektur zu regeln. Dazu müssen Richtlinien, Verfahren und Standards vorhanden sein, die sicherstellen, dass die IT-Architektur so konzipiert ist, dass sie die Ziele der Daten Governance unterstützt. 

Beispielsweise ließen sich Richtlinien einführen, die vorschreiben, dass alle neuen IT-Projekte einen Überprüfungsprozess durchlaufen. Das Ziel: Sie sollen mit den Richtlinien und Standards der Data Governance übereinstimmen. Mithilfe dieses Überprüfungsprozesses ließen sich verschiedene Aspekte überprüfen und bewerten:  

  • die Zugänglichkeit und die Einhaltung von Vorschriften sowie  
  • die Übereinstimmung mit den allgemeinen Data-Governance-Zielen 
  • Sicherstellung einer konstant hohen Datenqualität 
  • Die Einhaltung von festgelegten Data Management Prozessen 
  • Verfolgung, wie Daten durch das Unternehmen fließen (data lineage) 
  • Prozessverfolgung und Prozess Mining zur Prozessoptimierung 
  • Bewertung der IT-Fähigkeiten (Business Capability) 

In den Richtlinien lassen sich darüber hinaus auch die Arten von Technologien und Systemen festlegen, die innerhalb des Unternehmens zulässig sind. Sie definieren die technischen Standards, die die Konsistenz und Kompatibilität zwischen verschiedenen Systemen und Datenquellen gewährleisten. 

Die Ziele der Data Governance unterstützen 

IT-Architektur und Data Governance hängen eng zusammen, denn eine solide IT-Architektur bildet das Fundament für die Richtlinien und Verfahren der Data Governance. Eine wirksame Architektur sorgt in wesentlichem Maße dazu bei, dass Daten ordnungsgemäß gesichert werden, nur befugten Personen zugänglich sind und mit den einschlägigen Gesetzen und Vorschriften übereinstimmen. Gleichzeitig ist die IT-Architektur auch als Teil der allgemeinen Data-Governance-Bemühungen zu regeln. Nur so ergänzen sich beide Bereiche optimal. 

Damit Data Governance und IT-Architektur einander perfekt ergänzen.

Petermann Brandt.

Kontakt

Data Governance in einem agilen Ansatz einführen 

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Data Governance
Data Governance in einem agilen Ansatz einführen

Data Governance ist ein wesentlicher Aspekt moderner Unternehmen. Sie umfasst die Verwaltung der Verfügbarkeit, Nutzbarkeit, Integrität und Sicherheit der in einer Organisation verwendeten Daten. Data Governance soll sicherstellen, dass die Daten effektiv und effizient genutzt werden, um die Unternehmensziele zu erreichen. Mit dem Aufkommen agiler Methoden in der Softwareentwicklung suchen viele Unternehmen nach Möglichkeiten, Data Governance in einem agilen Ansatz einzuführen. 

Einführung von Data Governance – als agiler Ansatzes 

Bei der Einführung von Data Governance im Rahmen eines agilen Ansatzes ist es wichtig, mit den Grundlagen zu beginnen. Dazu gehören die Definition der Ziele und des Umfangs des Data-Governance-Programms. Die Ziele sollten sich an der allgemeinen Geschäftsstrategie und den Zielen des Unternehmens orientieren. Der Umfang des Programms sollte auf der Grundlage der Data-Governance-Anforderungen des Unternehmens festgelegt werden. 

Sobald die Ziele und der Umfang definiert sind, besteht der nächste Schritt darin, ein Data-Governance-Rahmenwerk zu erstellen. Dieser Rahmen sollte Richtlinien, Standards und Verfahren für die Verwaltung der Daten enthalten. Das Framework sollte auch Rollen und Verantwortlichkeiten für die verschiedenen am Data-Governance-Programm beteiligten Akteure berücksichtigen.

Das Rahmenwerk in kleinen Schritten implementieren 

Bei einem agilen Ansatz ist es wichtig, in Iterationen zu arbeiten. Das bedeutet, das Data-Governance-Rahmenwerk in kleinen, inkrementellen Schritten zu implementieren. Der erste Schritt sollte darin bestehen, die kritischen Datenelemente (CDEs) zu identifizieren, die für das Unternehmen wichtig sind. Der nächste Schritt ist die Implementierung von Datenprofilen und Datenqualitätsbewertungen, um sicherzustellen, dass die CDEs genau und zuverlässig sind.

Sobald die ZVEs definiert und die Datenqualitätsregeln festgelegt sind, besteht der nächste Schritt darin, die Datenabfolge und die Datenklassifizierung zu implementieren. Die Datenreihenfolge hilft dabei, den Datenfluss innerhalb des Unternehmens zu verfolgen, während die Datenklassifizierung dabei hilft, die Daten auf der Grundlage ihrer Sensibilität und Kritikalität zu kategorisieren. 

Im weiteren Verlauf des Data-Governance-Programms ist es wichtig, die Wirksamkeit des Programms kontinuierlich zu überwachen und zu messen. Dies kann durch die Implementierung von Datenqualitätsmetriken und Data-Governance-KPIs (Key Performance Indicators) geschehen. Diese Metriken und KPIs sollten auf der Grundlage der Ziele des Data-Governance-Programms definiert werden. 

Messung von Geschäftsergebnissen 

Die Messung der Geschäftsergebnisse eines Data-Governance-Programms ist unerlässlich, um seinen Wert für das Unternehmen nachzuweisen. Die Geschäftsergebnisse sollten mit den Zielen des Programms übereinstimmen. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Geschäftsergebnisse aufgeführt, die gemessen werden können: 

  • Verbesserte Datenqualität wird durch die Verfolgung von Datenqualitätsmetriken wie Vollständigkeit, Genauigkeit und Aktualität gemessen.  
  • Ziel des Data-Governance-Programms ist außerdem eine höhere Effizienz bei der Datenverwaltung. Diese lässt sich durch die Verfolgung des Zeit- und Arbeitsaufwands für die Verwaltung der Daten ermitteln.  
  • Das mit der Verwaltung der Daten verbundene Risiko ist effektiv zu verringern. Anhand der Anzahl von Datenschutzverletzungen oder Verstößen gegen die Vorschriften kann man das Erreichen dieses Ziels kontrollieren.
  • Eine verbesserte Entscheidungsfindung ergibt sich aus der Anzahl der Entscheidungen, die sich aus genauen und zuverlässigen Daten zusammensetzen. 
Ein effektives Data-Governance-Programm, das Geschäftsziele unterstützt 

Die Einführung von Data Governance in einem agilen Ansatz erfordert einen klar definierten Rahmen, in dem man sich auf kritische Datenelemente sowie eine kontinuierliche Überwachung und Messung der Wirksamkeit des Programms konzentriert. Die Messung der Geschäftsergebnisse des Programms ist unerlässlich, um seinen Wert für das Unternehmen nachzuweisen. Wenn Unternehmen diese Schritte befolgen, können sie ein effektives Data-Governance-Programm implementieren, das ihre Geschäftsziele unterstützt. 

Wettbewerbsfähig durch Data Governance.

Petermann Brandt unterstützt Ihre Geschäftsziele.

Kontakt

Den Wert seiner Daten maximieren – mit Data Governance

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Data Governance
Den Wert seiner Daten mit Data Governance maximieren

Wenn ein Unternehmen den Wert seiner Daten maximieren möchte, wird es nur schwerlich am Thema Data Governance vorbeikommen. Seinen CEO jedoch davon zu überzeugen, in Data Governance zu investieren, kann sich mitunter schwierig gestalten. Vor allem dann, wenn der sich auf andere Fachleute seines Unternehmens konzentriert. Wie es dennoch gelingt, Ihrem Chef das Thema Data Governance schmackhaft zu machen – das erfahren Sie im Folgenden. 

Data Governance sorgt für Kosteneinsparungen 

Die Einführung einer Data Governance kann dazu beitragen, die mit der Datenverwaltung verbundenen Kosten zu senken. Standardisierte Prozesse und Verfahren für die Datenverwaltung helfen dabei, das Risiko von Datenfehlern zu verringern. Data Governance verbessert die Genauigkeit der Daten und minimiert die mit der Behebung von Datenproblemen verbundenen Kosten. 

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften 

In regulierten Branchen, wie dem Gesundheitswesen oder dem Finanzwesen tätige Unternehmen, müssen zwingend Datenschutzbestimmungen eingehalten werden. Um die Daten in Übereinstimmung mit diesen Vorschriften zu verwalten und so das Risiko von Geldstrafen oder rechtlichen Schritten zu verringern, ist Data Governance erste Wahl. 

Datenqualität durch Data Governance maximieren

Data Governance sorgt für eine verbesserte Datenqualität. Auf der Basis korrekter, vollständiger und aktueller Daten treffen Unternehmen bessere Geschäftsentscheidungen und verbessern die Kundenzufriedenheit erheblich. Außerdem werden sogenannte Datenverwalter für Datenobjekte definiert und sind für die Daten immerzu verantwortlich diese in Ordnung zu wahren. 

Wettbewerbsvorteil dank effektiv verwalteter Daten 

Daten sind ein wertvolles Gut – und ihre effektive Nutzung verschafft Unternehmen einen deutlichen Wettbewerbsvorteil. Data Governance trägt dazu bei, Daten effektiv zu verwalten, ihren Wert zu maximieren und ihr Potenzial voll auszuschöpfen. 

Risikomanagement verringert Datenschutzverletzungen 

Datenschutzverletzungen und Cyberangriffe stellen für Unternehmen ein nicht unerhebliches Risiko dar. Eine effektiv genutzte Data Governance hilft dabei, dieses Risiko zu verringern. Sie sorgt für standardisierte Prozesse in der Datenverwaltung sowie einen kontrollierten Zugriff auf die Daten des Unternehmens. 

Verbesserte Entscheidungsfindung 

Genaue, zuverlässige Daten sind die beste Basis für Unternehmen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, die betriebliche Effizienz zu verbessern und den Umsatz zu steigern. Data Governance verbessert die Genauigkeit der Daten und macht diese zuverlässiger. Dies gelingt schon mit einfachsten Mitteln, zum Beispiel damit, einen Datenkatalog einzuführen. 

Steigerung der Mitarbeiterproduktivität durch Data Governance 

Genaue Daten verringern den Zeitaufwand für datenbezogene Aufgaben erheblich. Der Umkehrschluß: Data Governance trägt dazu bei, die Produktivität der Mitarbeiter zu verbessern. Der Zugang zu genauen Daten verschafft Mitarbeitern einen Zeitvorteil, den sie für ihre Entscheidungen nutzen und sich auf andere Geschäftsbereiche konzentrieren können. 

Digitale Geschäftsmodelle und Data Driven Company 

Data Goveranance ist der Grundpfeiler von innvoativen, digitalen Geschäftsmodellen sowie modernen Unternehmensorganisationen. Der Einsatz von KI zur Automatisierung von Geschäftsprozessen setzt nicht nur eine hohe Datenqualität voraus, sondern ebenso Klarheit über deren Entstehung, die Prozesse und die verantwortlichen Personen. Allesamt Themen der Data Governance. 

Compliance Manager sind auf Data Governance angewiesen 

Der Umfang von Gesetzen, Verordnungen und Normen nimmt immer mehr zu und stellt Unternehmen zunehmend vor Herausforderungen. Um den Aufwand handhabbar zu machen, sind pragmatische Lösungen gefordert, nach Möglichkeit automatisiert oder durch Prozesse implementiert. Data Goveranance ist das Bindeglied zwischen dem Compliance-Manager und der IT. Sie übersetzt die Anfoderungen in technische Lösungen (möglichst automatisiert), umsetzbare Richtlinien und Prozesse. Auch die Festlegung von Schulungsmaßnahmen gehört zu den Aufgaben der Data Governance. 

Überzeugen Sie Ihren CEO: Data Governance ist unerlässlich 

Data Governance ist für jedes Unternehmen, das den Wert seiner Daten maximieren möchte, unerlässlich geworden. Sie möchten Ihren CEO davon überzeugen, in Data Governance zu investieren? Argumentieren Sie mit der Hervorhebung der Kosteneinsparungen, der Einhaltung von Vorschriften und der verbesserten Datenqualität. Verdeutlichen Sie ihm den möglichen Wettbewerbsvorteil, die Verbesserung der Risikomanagements. Oder überzeugen Sie Ihren CEO mit der verbesserten Entscheidungsfindung und einer gesteigerten Mitarbeiterproduktivität. 

Möchten Sie den Wert Ihrer Daten maximieren?

Wir unterstützen Sie gerne dabei. Kontaktieren Sie uns.

Kontaktformular

SaaS und PaaS – und die Rolle von Data Governance 

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Data Governance
SaaS und PaaS - und welche Rolle Data Governance einnimmt

Software-as-a-Service (SaaS) und Platform-as-a-Service (PaaS) sind cloudbasierte Servicemodelle, die sich in den letzten Jahren zunehmender Beliebtheit erfreuen. SaaS wird benötigt, um Nutzern Zugang zu Softwareanwendungen über das Internet zu ermöglichen. PaaS hingegen stellt eine Plattform bereit, auf der Nutzer ihre eigenen Anwendungen entwickeln, ausführen und verwalten können. Und dies, ohne sich Gedanken über die zugrunde liegende Infrastruktur machen zu müssen. Sowohl bei SaaS wie auch bei PaaS kümmert sich der Dienstanbieter um die Wartung der Hard- und Software. Der Nutzer kann sich so vollkommen auf seine Kernaufgaben konzentrieren. 

Vorteile und Herausforderungen 

Die Vorteile von SaaS und PaaS für Unternehmen – zum Beispiel geringere Kosten und höhere Flexibilität – liegen auf der Hand. Anderseits bringen die Servicemodelle auch eine Reihe neuer Herausforderungen in Bezug auf die Datenverwaltung mit sich. Werden die Daten in der Cloud gespeichert, sollten Unternehmen über angemessene Data-Governance-Richtlinien verfügen. Diese Richtlinien gewährleisten die Datensicherheit, den Datenschutz und Compliance. 

Data Governance im Kontext von SaaS und PaaS 

Betrachtet man Data Governance im Kontext von SaaS und PaaS, so geht es um die Festlegung klarer Richtlinien und Verfahren für Datenzugriff, Datenverwaltung und Datennutzung. Dazu gehören  

  • die Definition von Dateneigentum und -verantwortung,  
  • die Gewährleistung von Datenqualität und -genauigkeit  
  • sowie die Verwaltung von Datenzugriff und -berechtigungen 

Richtlinien zur Datenverwaltung und Datensicherung 

Die Richtlinien zur Datenverwaltung sollten die Aufbewahrung und Löschung von Daten enthalten. Auch die Themen Datensicherung und Notfallwiederherstellung sollten dort klar geregelt sein. Regelmäßige Audits und Überprüfungen ihrer Data-Governance-Richtlinien dienen Unternehmen zur Kontrolle, dass ihre Richtlinien noch wirksam und relevant sind. 

Die Implementierung geeigneter Data-Governance-Richtlinien sorgt für einen effektiven Datenbestand, der effizient genutzt werden kann. Eine effektive Data Governance gewährleistet gleichzeitig auch die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. 

Angemessene Data-Governance-Richtlinien und -Verfahren unerlässlich

SaaS und PaaS bieten einerseits viele Vorteile für Unternehmen, bringen andererseits auch neue Herausforderungen in der Datenverwaltung mit sich. Klar definierte Data-Governance-Richtlinien sind nötig, um das Potenzial dieser Cloud-basierten Dienste in vollem Umfang auszuschöpfen. Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ist dank angemessener Data-Governance-Richtlinien gewährleistet.

IT-Verantwortliche sollten ihr besonderes Augenmerk auf Zertifizierungen, Sicherheitsstandards und den Standort der Rechenzentren der SaaS-Anbieter legen. Insbesondere sollten neue Funktionen, die auf KI – künstlicher Intelligenz – beruhen, genau geprüft werden.

Als weiteres Beispiel für ein Risiko sei die Übertragung von Daten von der eigenen Cloud-Instanz auf die des Service-Anbieters genannt. In besonderen Fällen erfolgt die Verarbeitung der Daten darüber hinaus nicht im gleichen Rechenzentrum, sondern durch spezielle, optimierte Systeme an anderen Standorten. Insbesondere im Big-Data- und KI-Umfeld treten solche Fälle nicht selten auf. Können oder wollen Unternehmen die Services dennoch nutzen, kommen die Data-Governance- bzw. Compliance- Abteilungen ins Spiel, um die Rahmenbedingungen zu prüfen. Gemeinsam lassen sich Lösungen finden (z. B. Datenmaskierung, Verteilung der Services), sofern es sich um seriöse SaaS-Anbieter handelt. 

Möchten Sie Ihre Datenvision in die Realität umsetzen?

Nutzen Sie unser Kontaktformular und vereinbaren Sie einen unverbindlichen Termin. 

Kontaktformular

IT-Architektur als Schlüsselrolle für Data Governance

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Data Governance
IT-Architektur als eine Schlüsselrolle für Data Governance

Unternehmen profitieren in großem Maße von einer durchdachten IT-Architektur, wenn ihre Daten in Übereinstimmung mit den Richtlinien und Standards der Data Governance verwaltet und verwendet werden. Die IT-Architektur bietet den Rahmen für die Verwaltung und Pflege von IT-Anwendungen und -Systemen – und nimmt daher eine Schlüsselrolle für Data Governance ein. 

Eine gute IT-Architektur unterstützt die Ziele des Unternehmens 

Die IT-Architektur umfasst die Hardware-, Software- und Netzwerkinfrastrukturen, die zur Unterstützung der Geschäftsabläufe eingesetzt werden. Ebenfalls dazu zählen Anwendungen, Systeme und Daten einer Organisation bzw. eines Unternehmens. Eine gute Architektur zeichnet sich dadurch aus, dass sie die Unternehmensziele unterstützt. Sie ist idealerweise skalierbar und flexibel – und gleichzeitig einfach zu verwalten und zu pflegen. 

Die Rolle der Datenverwaltung 

In Punkto Datenverwaltung sollte die IT-Architektur so konzipiert sein, dass sie die Datenverwaltungsrichtlinien und -standards eines Unternehmens unterstützt. Beispielsweise sollte die IT-Architektur dafür sorgen, dass die Daten gemäß den Unternehmensrichtlinien klassifiziert, geschützt und gesichert werden. Dazu zählt die gemeinsame Nutzung von Daten genauso wie die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen und Systemen. Zu einer guten Architektur gehört selbstverständlich auch, dass sensible Daten nicht an Unbefugte weitergegeben werden. 

Zu den Eigenschaften einer gut konzipierten Architektur zählt darüberhinaus die Implementierung von Data-Governance-Tools und -Prozessen. Für eine effektive Data Governance sind Datenqualitäts-, Datenprofilierungs- und Data-Lineage-Tools unerlässlich. Die Implementierung dieser Tools sollte die Architektur deswegen ebenfalls unterstützen. 

Daten in Übereinstimmung mit gesetzlichen Anforderungen verwalten 

Eine gut konzipierte IT-Architektur – und das ist einer ihrer Hauptvorteile – lässt sich daran erkennen, dass sie bei der Implementierung eines umfassenden Data-Governance-Rahmens von großem Nutzen ist. Stellt die Architektur eine Grundlage für die Datenverwaltung bereit, ist damit sichergestellt, dass die Unternehmensdaten in Übereinstimmung mit bewährten Verfahren und gesetzlichen Anforderungen verwaltet werden. Auf diese Weise werden Datenschutzverletzungen und andere Risiken vermieden, die auf mangelhafte Datenverwaltung zurückzuführen sind. 

Eine gut durchdachte IT-Architektur unterstützt Unternehmen auch bei der Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen und Data-Governance-Standards. Sobald neue Technologien und Data-Governance-Vorschriften auftauchen, sollte die Architektur aktualisiert werden. Damit ist garantiert, dass diese Änderungen unterstützt werden – und dass das Unternehmen konform und sicher bleibt. 

IT-Architektur nimmt Schlüsselrolle ein 

Die IT-Architektur nimmt auf jeden Fall eine Schlüsselrolle bei der Data Governance ein. Sie bildet eine solide Grundlage für die Verwaltung und Wartung von IT-Systemen und -Anwendungen. Eine gut konzipierte Architektur zeichnet sich dadurch aus, wirksame Data-Governance-Richtlinien und -Standards zu implementieren und sich an veränderte Geschäftsanforderungen und gesetzliche Standards anzupassen. Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Daten ordnungsgemäß verwaltet und verwendet werden. Auf diese Weise gelingt es, die mit einer mangelhaften Data Governance verbundenen Risiken zu verringern und das Vertrauen der Stakeholder zu erhalten. Im Umkehrschluss gestaltet sich die Einführung eines Data Governance Programms einfacher bei einer funktionierenden und vorhandenen IT Architektur.

Wir geben auch Ihrer IT-Architektur eine Schlüsselrolle.

Erfahren Sie mehr über unsere Fähigkeiten in Data Governance.

Mehr zum Thema

Prozessmanagement und Data Governance 

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Data Governance
Prozessmanagement und Data Governance

Die effektive Verwaltung von Daten ist für Unternehmen jeder Größe in der heutigen datengesteuerten Welt immer wichtiger geworden. An dieser Stelle kommt die Data Governance ins Spiel, denn sie bietet einen Rahmen für die effektive und effiziente Verwaltung von Daten. Als eine der wichtigsten Komponenten von Data Governance sei das Prozessmanagement genannt. Mit ihm wird sichergestellt, dass Daten ordnungsgemäß klassifiziert, gesichert und verwaltet werden. Im Folgenden wird die Beziehung zwischen Prozessmanagement und Data Governance näher betrachtet. 

Prozessmanagement – Analyse und Verbesserung von Geschäftsprozessen 

Prozessmanagement ist eine Disziplin, die sich auf die Identifizierung, Analyse und Verbesserung von Geschäftsprozessen innerhalb einer Organisation konzentriert. Ziel des Prozessmanagements ist es, Geschäftsprozesse zu optimieren, Kosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. 

Das Prozessmanagement umfasst im Wesentlichen folgende Maßnahmen: 

  • die Identifizierung der wichtigsten Schritte in einem Geschäftsprozess 
  • die Analyse der Leistung jedes einzelnen Schritts 
  • die Identifizierung von Bereichen mit Verbesserungspotenzial 

Sobald die verbesserungswürdigen Bereiche identifiziert sind, nehmen die Prozessmanager ihre Arbeit auf. Sie entwickeln und implementieren Lösungen, die zur Rationalisierung des Prozesses und zur Verbesserung der Gesamteffizienz beitragen. 

Welcher Zusammenhang besteht zwischen Prozessmanagement und Data Governance? 

Prozessmanagement und Data Governance sind eng miteinander verknüpft, da ein effektives Prozessmanagement für die ordnungsgemäße Verwaltung von Daten unerlässlich ist. Dazu gehört einerseits, dass Daten korrekt klassifiziert werden. Andererseits muss der Zugriff auf Daten ordnungsgemäß verwaltet und die Daten in einer Weise verwendet werden, die den rechtlichen und regulatorischen Anforderungen entspricht. 

Daten mit Prozessmanagement ordnungsgemäß verwalten 

Ein effektives Prozessmanagement umfasst die Erfassung, Speicherung, Verarbeitung, Analyse und Verteilung von Daten. Es trägt insgesamt dazu bei, dass die Daten während ihres gesamten Lebenszyklus ordnungsgemäß verwaltet werden. Unternehmen stellen durch die Optimierung ihrer Geschäftsprozesse sicher, dass ihre Daten auf vorteilhafteste Weise genutzt werden. Die mit Datenmissbrauch verbundenen Risiken werden minimiert und gleichzeitig der Wert der Daten maximiert. 

Das Prozessmanagement kann zum Beispiel dazu beitragen, dass die Daten gemäß den Data-Governance-Richtlinien des Unternehmens richtig klassifiziert und gekennzeichnet werden. Auf diese Weise ist sichergestellt, dass sensible Daten ordnungsgemäß gesichert sind und ausschließlich befugtes Personal darauf zugreifen kann. Prozessmanagement kann auch dazu beitragen, dass die Daten so gespeichert werden, dass sie den gesetzlichen Richtlinien zur Datenaufbewahrung entsprechen. 

Prozessmanagement und Data Governance hängen ferner über die so gen. Datenabfolge zusammen. Die Datenabfolge ist der Prozess der Verfolgung von Daten, die diese auf ihrem Weg durch die Datenlandschaft eines Unternehmens nehmen. Ein effektives Prozessmanagement trägt wesentlich dazu bei, dass die Datenkette ordnungsgemäß verfolgt wird. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten während ihres gesamten Lebenszyklus ordnungsgemäß verwaltet werden. 

Data Governance und Prozessmanagement für effektive Verwaltung von Daten unerlässlich 

Die effektive Verwaltung von Daten ist in der heutigen datengesteuerten Welt für den Erfolg von Unternehmen unerlässlich geworden. An dieser Stelle kommen Data Governance und Prozessmanagement ins Spiel. Das Prozessmanagement trägt ihrerseits dazu bei, dass die Geschäftsprozesse optimiert werden. Dadurch werden die Effizienz maximiert und die mit dem Datenmissbrauch verbundenen Risiken minimiert. Die Data-Governance-Richtlinien des Unternehmens stellen sicher, dass sensible Daten ordnungsgemäß gesichert sind und nur befugtes Personal darauf zugreifen kann. Sie tragen auch dazu bei, dass die Daten in einer Form gespeichert werden, die den gesetzlichen und behördlichen Anforderungen entspricht, z. B. den Richtlinien zur Datenaufbewahrung. 

Mit Petermann Brandt wird die digitale Transformation gelingen.

Bereit, Ihre Datenherausforderungen in Chancen zu verwandeln?

Kontakt

Data Governance Act – seine wichtigsten Aspekte

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Data Governance
Der Data Governance Act und seine wichtigsten Aspekte

Seit der Einführung des Data Governance Act (DGA) im September 2023 hat sich die Landschaft der Datenverwaltung und -nutzung signifikant verändert. Der DGA gilt als eine tragende Säule der europäischen Datenstrategie. Sicherlich war der DGA auch ein Anstoß für die Bundesregierung, ihre 10-Punkte-Strategie zu erarbeiten, über die wir bereits im letzten Beitrag berichteten. Der DG Act zielt darauf ab, den Datenaustausch zu fördern und Europa einen Wettbewerbsvorteil in datengestützten Innovationen zu verschaffen. IT-Managern und Compliance-Beauftragten bringt dieser Rechtsakt neue Verpflichtungen, aber auch neue Chancen. Im Folgenden erhalten Sie einen aktualisierten Überblick über die wichtigsten Aspekte des DGA und deren Bedeutung für das IT-Management. 

Hintergrund des Data Governance Act 

Der Data Governance Act, im Deutschen auch als Daten-Governance-Rechtsakt bezeichnet, ist am 24. September 2023 in Kraft getreten. Er schafft den rechtlichen Rahmen für die Bereitstellung, den Austausch und die Nutzung von Daten. Der DGA umfasst Regelungen für Daten der öffentlichen Hand, Datenvermittlungsdienste und das Konzept des Datenaltruismus. Ziel ist es, einen sicheren und effizienten Datenaustausch innerhalb der EU zu ermöglichen. Gleichzeitig soll er hohe Datenschutzstandards gewährleisten. 

Umsetzungsmaßnahmen und ihre Bedeutung für IT-Manager – Bereitstellung von Daten der öffentlichen Hand 

IT-Manager in Unternehmen, die Zugang zu Daten öffentlicher Stellen suchen, sollten die Entwicklungen rund um das Europäische Register für geschützte Daten im Besitz des öffentlichen Sektors (ERPD) im Auge behalten. Die Verfügbarkeit dieser Daten kann neue Möglichkeiten für datengestützte Innovationen eröffnen. 

Datenvermittlungsdienste sollten die Anforderungen des Data Governance Act verstehen

Anbieter von Datenvermittlungsdiensten, die als Datenintermediäre fungieren möchten, sollten die Anforderungen des DGA verstehen. Das Label „in der Union anerkannter Anbieter von Datenvermittlungsdiensten“ kann ein wichtiger Wettbewerbsvorteil sein. Datenvermittlungsdienste sollten in Betracht ziehen, sich bei der Bundesnetzagentur zu registrieren. 

Datenaltruismus – Daten für gemeinnützige Zwecke zur Verfügung stellen 

Das Konzept des Datenaltruismus eröffnet Unternehmen die Möglichkeit, Daten für gemeinnützige Zwecke zur Verfügung zu stellen. IT-Manager sollten daher die Voraussetzungen für die Registrierung als datenaltruistische Organisation prüfen und die potenziellen Vorteile einer solchen Registrierung für ihr Unternehmen bewerten. 

Förderung mit einhaltenden Maßnahmen vom EDIB 

Der Europäische Innovationsrat für Daten (EDIB) spielt eine zentrale Rolle bei der Förderung des Datenaustauschs und der Entwicklung von Interoperabilitätsstandards. IT-Manager sollten die Empfehlungen und Best Practices des EDIB verfolgen, um ihre Datenstrategien und -infrastrukturen entsprechend anpassen zu können. 

Fazit: Der Data Governance Act bringt neue Herausforderungen und bietet Chancen 

Der Data Governance Act stellt IT-Manager und Compliance-Beauftragte vor neue Herausforderungen. Gleichzeitig bietet der DGA aber auch Chancen, Europas Datenlandschaft aktiv mitzugestalten. Unternehmen sollten die Gelegenheit ergreifen, sich einen entscheidenden Vorteil in der datengetriebenen Wirtschaft zu verschaffen. Die dafür nötigen Schritte sind eine frühzeitige Anpassung an die Anforderungen und proaktive Nutzung der durch den DGA geschaffenen Möglichkeiten. IT-Unternehmen sollten die Entwicklungen rund um den DGA daher genau beobachten und in ihre strategische Planung einbeziehen. 

Möchten Sie Ihre Datenvision in die Realität umzusetzen?

Nutzen Sie unser Kontaktformular für die Vereinbarung eines unverbindlichen Termins. 

Kontaktformular

Datenmaskierung und Datenverschlüsselung im Vergleich

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Data Governance
Datenmaskierung und Datenverschlüsselung im Vergleich

Datenmaskierung und Datenverschlüsselung sind beides Methoden, um sensible Daten zu schützen. Sie dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken und weisen unterschiedliche Merkmale auf. Bei der Datenverschlüsselung werden die Daten in eine kodierte Form umgewandelt, die nur von autorisierten Parteien mit einem Entschlüsselungscode gelesen werden können. Im Vergleich dazu werden bei der Datenmaskierung die Originaldaten so verändert, dass ein neuer Datensatz entsteht, der die gleiche Struktur wie das Original aufweist, bei dem jedoch sensible Daten durch fiktive Daten ersetzt werden. 

Datenmaskierung – Originalwerte werden durch fiktive Daten ersetzt 

Bei der Datenmaskierung werden bestimmte Datenelemente in einer Datenbank oder einem Datensatz versteckt oder unkenntlich gemacht. Diese Technik wird häufig verwendet, um sensible Daten zu schützen, indem die Originalwerte durch fiktive Daten mit ähnlichem Format oder ähnlicher Struktur ersetzt werden. Enthält ein Datensatz beispielsweise Sozialversicherungsnummern, so können diese durch zufällig generierte Zahlen ersetzt werden, die den Sozialversicherungsnummern ähneln, aber keine persönlichen Informationen preisgeben. Die Maskierungsmethode kann so gewählt werden, dass eine statistische Auswertung der Daten Korrelationen korrekt wiedergibt; wie z. B. Regression, Verteilung, Trend-Analyse.

Datenverschlüsselung – Daten werden in Code oder Chiffre umgewandelt 

Bei der Datenverschlüsselung hingegen werden die Daten in einen geheimen Code oder eine Chiffre umgewandelt, so dass sie ohne den richtigen Entschlüsselungscode nicht mehr lesbar sind. Verschlüsselung wird häufig verwendet, um Daten während der Übertragung oder Speicherung zu schützen und sicherzustellen, dass nur befugte Personen auf die Informationen zugreifen können. Im Gegensatz zur Datenmaskierung wird bei der Verschlüsselung das Format oder die Struktur der Originaldaten nicht verändert. 

Datenmaskierung und Datenverschlüsselung – je ein Anwendungsfall zum Vergleich

Ein häufiger Anwendungsfall für Datenmaskierung ist das Gesundheitswesen. Gesundheitsdienstleister sind gesetzlich verpflichtet, Patientendaten zu schützen, einschließlich persönlicher Identifikatoren wie Namen, Sozialversicherungsnummern und Adressen. Durch die Maskierung dieser Informationen können Gesundheitsdienstleister die Daten für Forschungs- und Analysezwecke nutzen, ohne die Privatsphäre der Patienten zu gefährden. Darüber hinaus kann die Datenmaskierung zum Testen von Softwareanwendungen oder Datenbanksystemen verwendet werden. Das Testen stellt sicher, dass die Anwendungen ordnungsgemäß funktionieren, ohne sensible Daten preiszugeben. 

Ein Anwendungsfall für die Datenverschlüsselung ist in der Finanzbranche zu finden, wo sensible Finanzdaten zwischen Parteien übertragen werden. Die Verschlüsselung kann dazu dienen, diese Daten während der Übertragung zu schützen. Sie stellt außerdem sicher, dass nur autorisierte Parteien darauf zugreifen können. Ferner kann die Datenverschlüsselung dazu dienen, gespeicherte Daten wie Kreditkartennummern oder Bankkontoinformationen vor Hackern oder Cyberangriffen zu schützen. 

Was sind die Vor- und Nachteile? 

Sowohl die Datenmaskierung als auch die Verschlüsselung sind wichtige Instrumente zum Schutz von Daten, haben aber ihre eigenen Vor- und Nachteile. Datenmaskierung ist wirksam für den Schutz sensibler Daten innerhalb einer Datenbank oder eines Datensatzes. Sie kann aber zeitaufwändig sein und die Erstellung mehrerer Datensätze erfordern, um Datenbeziehungen aufrechtzuerhalten. Die Verschlüsselung hingegen ist eine umfassendere Methode zum Schutz von Daten, kann aber schwieriger zu implementieren und zu verwalten sein. 

Die Rolle von Data Governance bei Datenmaskierung und Datenverschlüsselung 

Data Governance spielt sowohl bei der Datenmaskierung als auch bei der Verschlüsselung eine wichtige Rolle. Eine wirksame Data Governance stellt sicher, dass sensible Daten identifiziert und entsprechend klassifiziert werden. Außerdem sorgt sie dafür, dass geeignete Richtlinien und Verfahren zum Schutz der Daten vorhanden sind. Darüber hinaus trägt Data Governance dazu bei, dass Datenmaskierung und -verschlüsselung im gesamten Unternehmen einheitlich umgesetzt werden. Dadurch wird das Risiko von Datenschutzverletzungen verringert und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleistet. 

Unabhängig von der verwendeten Methode ist eine wirksame Data Governance unerlässlich, um sicherzustellen, dass sensible Daten geschützt sind und das Unternehmen die gesetzlichen Vorschriften einhält. Sprechen Sie uns gern an, wenn Sie eine Data Governance in Ihrem Unternehmen etablieren möchten.

Benötigen Sie Unterstützung beim Schutz Ihrer sensiblen Daten?

Treten Sie gern mit uns in Kontakt – wir sind nur eine Nachricht entfernt!

Kontakt